基于自注意和残差结构的跨模态情感识别融合网络

**基于自注意和残差结构的跨模态情感识别融合网络**

**引言**

情感识别是人机交互的一个重要方面，能够准确识别用户的情绪状态对于改善用户体验至关重要。然而，传统的情感识别方法主要依赖于单一模态（如语音或文本），忽略了跨模态情感识别的潜力。跨模态情感识别融合网络是最近提出的一个新型模型，它能够有效地融合不同模态的信息，提高情感识别的准确率。

**1. 模型结构**

我们的模型基于自注意和残差结构，旨在捕捉不同模态之间的关系并减少过拟合。具体来说，我们使用以下组件：

* **自注意机制（Self-Attention）**：用于捕捉不同模态之间的关系。
* **残差连接（Residual Connection）**：用于减少过拟合和加速训练过程。

**2. 模型架构**

我们的模型架构如下所示：

# 模型输入x = tf.keras.Input(shape=(seq_len,))

# 自注意机制attention_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=128)
output_attention = attention_layer(x, x)

# 残差连接residual_connection = tf.keras.layers.Add()([output_attention, x])

# 全连接层dense_layer = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(residual_connection)

# 输出层output_layer = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(dense_layer)

# 模型编译model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),
 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
 metrics=['accuracy'])

# 模型训练history = model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=val_data)

# 模型评估test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data)
print(f'Test accuracy: {test_acc:.2f}')

# F1 分数y_pred = model.predict(test_data)
y_pred_class = np.argmax(y_pred, axis=1)
f1_score = f1_score(y_test, y_pred_class)
print(f'F1 score: {f1_score:.4f}')

# 模型保存model.save('emotion_recognition_model.h5')

# 模型加载loaded_model = tf.keras.models.load_model('emotion_recognition_model.h5')